| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 本论文主要研究内容及章节安排 | 第14-17页 |
| 第2章 动态避障系统框架设计与器件选型 | 第17-23页 |
| 2.1 系统框架设计 | 第17-18页 |
| 2.2 传感器选型 | 第18-21页 |
| 2.3 底层控制器选型 | 第21页 |
| 2.4 上层运算主机选型 | 第21-22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 基于超声波传感器的距离检测 | 第23-33页 |
| 3.1 基于EMD小波算法的超声波消噪 | 第23-25页 |
| 3.2 基于PCA改进EMD小波算法的超声波消噪 | 第25-29页 |
| 3.2.1 主成分分析算法 | 第25-27页 |
| 3.2.2 基于PCA改进EMD小波算法的超声波消噪 | 第27-29页 |
| 3.3 基于改进超声波消噪算法的距离检测 | 第29-30页 |
| 3.4 改进超声波消噪算法有效性验证 | 第30-32页 |
| 3.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 基于环境与运动状态信息的动态避障 | 第33-53页 |
| 4.1 基于扩展卡尔曼滤波的传感器信息融合 | 第33-36页 |
| 4.1.1 基于超声波传感器与红外传感器的环境信息检测 | 第33-34页 |
| 4.1.2 基于运动传感器与光电编码器的运动状态检测 | 第34-36页 |
| 4.2 基于预测VFH+算法的动态避障 | 第36-45页 |
| 4.3 基于局部扇形地图改进预测VFH+算法的动态避障 | 第45-50页 |
| 4.4 改进动态避障算法有效性验证 | 第50-52页 |
| 4.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 系统软硬件的设计与实现 | 第53-70页 |
| 5.1 系统平台构建 | 第53-64页 |
| 5.1.1 硬件平台设计 | 第53-61页 |
| 5.1.2 系统软件设计 | 第61-64页 |
| 5.2 实验结果与分析 | 第64-69页 |
| 5.3 本章小结 | 第69-70页 |
| 第6章 总结与展望 | 第70-72页 |
| 6.1 工作总结 | 第70-71页 |
| 6.2 未来展望 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果 | 第78-79页 |
| 附件 | 第79页 |
